正確なロジスティック回帰：理論と例

ロジスティック回帰モデルのパラメーターについて推論するための最尤法の代替案を提供します。この方法は、十分な統計の適切な順列分布に基づいています。共変量を使用して、小型または不均衡なバイナリデータを分析するのに役立ちます。また、小型のクラスター化されたバイナリデータにも適用されます。いくつかの生物医学的データセットを分析することにより、この方法を説明します。

We provide an alternative to the maximum likelihood method for making inferences about the parameters of the logistic regression model. The method is based appropriate permutational distributions of sufficient statistics. It is useful for analysing small or unbalanced binary data with covariates. It also applies to small-sample clustered binary data. We illustrate the method by analysing several biomedical data sets.